Suivi d'un modèle d'apprentissage automatique
Suivez les modèles d'apprentissage automatique dans un cas d'utilisation de l'IA pour atteindre les objectifs de gouvernance et de conformité.
Suivi des modèles d'apprentissage automatique d'un projet
Suivez les modèles d'apprentissage automatique qui sont entraînés dans un projet et sauvegardés en tant qu'actif de modèle.
- Ouvrez le projet contenant l'élément de modèle que vous souhaitez gérer.
- Dans le menu d'action de l'actif, cliquez sur Track in AI use case.
- Choisissez une approche existante ou créez une nouvelle approche. Une approche crée un ensemble de versions pour tous les actifs de la même approche.
- Choisissez un schéma de numérotation de version. Tous les actifs d'une approche partagent une version commune. Choisissez parmi les éléments suivants :
- Expérimental si vous prévoyez de procéder à des mises à jour fréquentes.
- Stable si les actifs ne changent pas rapidement.
- Personnalisé si vous souhaitez démarrer un nouveau numéro de version. La numérotation des versions doit suivre un schéma de major.minor.patch.
Regardez cette vidéo pour voir comment suivre un modèle d'apprentissage automatique dans un cas d'utilisation d'IA. La vidéo commence sur l'écran d'accueil de watsonx. L'utilisateur ouvre le panneau latéral, sélectionne Inventaires, puis sélectionne Nouvel inventaire.
Cette vidéo fournit une méthode visuelle pour apprendre les concepts et les tâches de cette documentation.
Une fois le suivi activé, tous les collaborateurs du cas d'utilisation peuvent réviser les détails de l'actif.
Pour un modèle d'apprentissage automatique, les faits incluent les détails de création, les données d'apprentissage utilisées et les informations des indicateurs d'évaluation.
Pour plus de détails sur le suivi d'un modèle d'apprentissage automatique créé dans un Jupyter Notebook ou entraîné avec un fournisseur d'apprentissage automatique tiers, voir Suivi des modèles externes.